fuzzy fmriprep graph metrics analysis

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.8%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0Awith%20app.setup%3A%0A%20%20%20%20import%20re%0A%20%20%20%20import%20json%0A%20%20%20%20import%20warnings%0A%20%20%20%20from%20collections%20import%20defaultdict%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20networkx%20as%20nx%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%20%20%20%20from%20nilearn.maskers%20import%20NiftiLabelsMasker%0A%20%20%20%20from%20nilearn.connectome%20import%20ConnectivityMeasure%0A%20%20%20%20from%20nilearn.datasets%20import%20fetch_atlas_schaefer_2018%0A%20%20%20%20from%20nilearn%20import%20signal%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.ticker%20import%20ScalarFormatter%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.patches%20import%20Patch%0A%20%20%20%20from%20matplotlib.lines%20import%20Line2D%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20from%20itertools%20import%20batched%0A%20%20%20%20from%20joblib%20import%20Parallel%2C%20delayed%0A%20%20%20%20import%20nibabel%20as%20nib%0A%20%20%20%20from%20nilearn%20import%20plotting%0A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.style%0A%0A%20%20%20%20matplotlib.style.use(%22default%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Fuzzy%20fMRIPrep%20Graph%20Metrics%20Analysis%0A%0A%20%20%20%20This%20notebook%20analyses%20graph%20metrics%20derived%20from%20fMRI%20data%20preprocessed%20with%20fuzzy-fMRIPrep.%0A%0A%20%20%20%20**Pipeline%20overview**%0A%20%20%20%201.%20Load%20preprocessed%20BOLD%20runs%20and%20confound%20regressors.%0A%20%20%20%202.%20Extract%20regional%20time%20series%20using%20the%20Schaefer%202018%20atlas%20(100%20ROIs%2C%207%20networks).%0A%20%20%20%203.%20Compute%20functional%20connectivity%20(FC)%20matrices%20with%20and%20without%20confound%20regression.%0A%20%20%20%204.%20Threshold%20FC%20matrices%20and%20compute%20graph%20metrics.%0A%20%20%20%205.%20Quantify%20numerical%20variability%20with%20the%20Numerical-Population%20Variability%20Ratio%20(NPVR).%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Note%3A**%20The%20top-level%20results%20showcase%20and%20the%20wording%20of%20the%20markdown%20cells%20were%20generated%20by%20Opencode%20Kimi%20K2.7%20Code.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Results%0A%0A%20%20%20%20The%20main%20outputs%20of%20the%20analysis%20are%20shown%20here.%20They%20are%20generated%20by%20the%20pipeline%20cells%20below%20and%20updated%20automatically%20when%20inputs%20change.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20binary_matrix_plot_paths%2C%0A%20%20%20%20brain_region_plot_paths%2C%0A%20%20%20%20difference_plot_path%2C%0A%20%20%20%20session_comparison_plot_path%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20def%20show_image(path%2C%20caption%3D%22%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22**%7Bcaption%7D**%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.image(str(path)%2C%20width%3D%22100%25%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20binary_rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range(0%2C%20len(binary_matrix_plot_paths)%2C%203)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row_paths%20%3D%20binary_matrix_plot_paths%5Bi%20%3A%20i%20%2B%203%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20captions%20%3D%20%5Bf%22T%3D%7BPath(p).stem.split('-')%5B-1%5D%7D%22%20for%20p%20in%20row_paths%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20binary_rows.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bshow_image(p%2C%20c)%20for%20p%2C%20c%20in%20zip(row_paths%2C%20captions)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20widths%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20gallery%20%3D%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20Functional%20Connectivity%20Matrices%20(Binary%20Thresholds)%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22Binary%20adjacency%20matrices%20for%20one%20example%20subject%2Frun%20pair.%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*binary_rows%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22---%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20NPVR%20per%20Graph%20Metric%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Left%3A%20NPVR%20across%20sessions%20and%20globally.%20Right%3A%20NPVR%20of%20the%20(without-confound%20%E2%88%92%20with-confound)%20difference.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20show_image(session_comparison_plot_path%2C%20%22Session%20Comparison%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20show_image(difference_plot_path%2C%20%22Confound%20Difference%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20widths%3D%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22---%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%23%20NPVR%20across%20Brain%20Regions%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22Regional%20NPVR%20values%20projected%20onto%20the%20Schaefer%202018%20atlas.%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20brain_region_plot_paths%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20gallery%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20rerun_checkbox%20%3D%20mo.ui.checkbox(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3DFalse%2C%20label%3D%22Rerun%20the%20FC%20matrices%20and%20Graph%20metrics%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20CONFOUND_COLUMNS%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22global_signal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22csf%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22white_matter%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_00%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_01%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_02%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_03%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_04%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22a_comp_cor_05%22%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20preset%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Motion%20Only%20(6)%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Motion%20%2B%20Physiology%20(9)%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22trans_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22rot_z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22csf%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22white_matter%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22global_signal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22All%20Available%22%3A%20CONFOUND_COLUMNS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%20Available%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Confounds%20used%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20CONFOUND_COLUMNS%2C%20preset%2C%20rerun_checkbox%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(CONFOUND_COLUMNS%2C%20preset%2C%20rerun_checkbox)%3A%0A%20%20%20%20confounds%20%3D%20mo.ui.multiselect(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3DCONFOUND_COLUMNS%2C%20value%3Dpreset.value%2C%20label%3D%22Fine-tune%20Confounds%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bpreset%2C%20confounds%2C%20rerun_checkbox%5D)%0A%20%20%20%20return%20(confounds%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Setup%20and%20configuration%0A%0A%20%20%20%20Configure%20confound%20regressors%2C%20output%20paths%2C%20and%20locate%20the%20preprocessed%20BOLD%20data.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Input%20data%20path%0A%0A%20%20%20%20Root%20directory%20containing%20the%20fuzzy-fMRIPrep%20derivatives.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20data_path%20%3D%20Path(%22%2Fhome%2Fcbi-biomark%2Folivier.amacker%2Fderivatives%2Ffmriprep%2Fv2%22)%0A%0A%20%20%20%20data_path%0A%20%20%20%20return%20(data_path%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Output%20paths%0A%0A%20%20%20%20Directories%20where%20FC%20matrices%2C%20graph%20metrics%2C%20and%20figures%20will%20be%20saved.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20output_path%20%3D%20Path(%22.%2Fres%2Ffuzzy-fmriprep-analysis%2Fgraph-metrics-analysis%2F%22)%0A%0A%20%20%20%20version%20%3D%20%22v3%22%0A%0A%20%20%20%20voxel_metrics_output_path%20%3D%20output_path%20%2F%20version%20%2F%20%22voxel-metrics%22%0A%20%20%20%20fc_matrices_output_path%20%3D%20output_path%20%2F%20version%20%2F%20%22fc-matrices%22%0A%20%20%20%20figures_output_path%20%3D%20output_path%20%2F%20version%20%2F%20%22figures%22%0A%20%20%20%20graph_metrics_output_path%20%3D%20output_path%20%2F%20version%20%2F%20%22graph-metrics%22%0A%0A%20%20%20%20voxel_metrics_output_path.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20fc_matrices_output_path.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20figures_output_path.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20graph_metrics_output_path.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20fc_matrices_output_path%2C%20figures_output_path%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_matrices_output_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures_output_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics_output_path%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Locate%20runs%20and%20subjects%0A%0A%20%20%20%20Each%20subdirectory%20of%20the%20input%20path%20corresponds%20to%20a%20fuzzy-fMRIPrep%20run%20(e.g.%20a%20Monte-Carlo%20repetition).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_run_paths_from_data_path(data_path%3A%20Path)%20-%3E%20list%5BPath%5D%3A%0A%20%20%20%20run_paths%20%3D%20%5Brun%20for%20run%20in%20data_path.iterdir()%20if%20run.is_dir()%5D%0A%0A%20%20%20%20return%20run_paths%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(data_path)%3A%0A%20%20%20%20run_paths%20%3D%20get_run_paths_from_data_path(data_path)%0A%20%20%20%20run_paths%0A%20%20%20%20return%20(run_paths%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Within%20each%20run%2C%20locate%20the%20individual%20subject%20directories.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_subject_paths_from_run_paths(run_paths%3A%20list%5BPath%5D)%20-%3E%20list%5BPath%5D%3A%0A%20%20%20%20subject_paths%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject_paths%20in%20run_paths%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject_path%20in%20subject_paths.iterdir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20subject_path.is_dir()%20and%20%22sub%22%20in%20subject_path.name%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20return%20subject_paths%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(run_paths)%3A%0A%20%20%20%20subject_paths%20%3D%20get_subject_paths_from_run_paths(run_paths)%0A%20%20%20%20subject_paths%0A%20%20%20%20return%20(subject_paths%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Analysis%20pipeline%0A%0A%20%20%20%201.%20**Confound%20regression**%20%E2%80%94%20FC%20matrices%20are%20computed%20twice%3A%20once%20without%20confound%20regression%20and%20once%20with%20the%20selected%20confound%20set.%0A%20%20%20%202.%20**Parcellation**%20%E2%80%94%20Regional%20time%20series%20are%20extracted%20with%20the%20Schaefer%202018%20atlas%20(100%20cortical%20regions%2C%207%20functional%20networks).%20Spatial%20smoothing%20(6%20mm%20FWHM)%20and%20z-score%20standardization%20are%20applied%20during%20masking.%0A%20%20%20%203.%20**Connectivity**%20%E2%80%94%20Pearson%20correlation%20between%20regional%20time%20series%20gives%20the%20FC%20matrix.%0A%20%20%20%204.%20**Graph%20metrics**%20%E2%80%94%20Local%20metrics%20(degree%2C%20clustering%2C%20betweenness%2C%20eigenvector%20centrality)%20and%20global%20metrics%20(average%20shortest%20path%20length)%20are%20computed%20on%20thresholded%20binary%20graphs.%0A%20%20%20%205.%20**NPVR**%20%E2%80%94%20Numerical%20vs.%20population%20variability%20is%20quantified%20for%20each%20metric.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Parallel%20processing%20helpers%0A%0A%20%20%20%20Small%20utilities%20for%20loading%20confounds%2C%20masking%20BOLD%20data%2C%20saving%20FC%20matrices%2C%20and%20computing%20graph%20metrics.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_confounds(%0A%20%20%20%20confound_file_path%3A%20Path%2C%20confound_columns%3A%20list%0A)%20-%3E%20pl.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20confounds_df%20%3D%20pl.read_csv(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confound_file_path%2C%20columns%3Dconfound_columns%2C%20separator%3D%22%5Ct%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20confounds_df%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_masker(repetition_time%3A%20float%2C%20brain_maps)%20-%3E%20NiftiLabelsMasker%3A%0A%20%20%20%20masker%20%3D%20NiftiLabelsMasker(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels_img%3Dbrain_maps%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20standardize%3D%22zscore_sample%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20standardize_confounds%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20smoothing_fwhm%3D6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20detrend%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t_r%3Drepetition_time%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20memory%3DNone%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20memory_level%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20verbose%3D0%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20return%20masker%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20save_fc_matrix(%0A%20%20%20%20fc_matrix%3A%20np.ndarray%2C%0A%20%20%20%20subject_id%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20subject_run%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20session_name%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20run_name%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20version%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20output_dir%3A%20Path%2C%0A)%20-%3E%20None%3A%0A%0A%20%20%20%20output_dir.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20run_dir%20%3D%20output_dir%20%2F%20subject_id%20%2F%20subject_run%20%2F%20session_name%0A%20%20%20%20run_dir.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20out_path%20%3D%20run_dir%20%2F%20f%22%7Brun_name%7D-%7Bversion%7D.npy%22%0A%20%20%20%20np.save(out_path%2C%20fc_matrix)%0A%0A%20%20%20%20%23%20print(f%22Saved%20%7Bsubject_id%7D%20%7Bversion%7D%20to%20%7Bout_path%7D%22)%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20process_single_bold(%0A%20%20%20%20connectivity_measure%3A%20ConnectivityMeasure%2C%0A%20%20%20%20preproc_bold%3A%20dict%2C%0A%20%20%20%20subject_id%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20subject_run%3A%20str%2C%0A%20%20%20%20brain_maps%2C%0A%20%20%20%20confound_columns%3A%20list%2C%0A%20%20%20%20output_dir%3A%20Path%2C%0A)%20-%3E%20dict%3A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Disable%20the%20future%20release%20warning%0A%20%20%20%20warnings.filterwarnings(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22ignore%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20message%3D%22.*From%20release%200.14.0%2C%20confounds%20will%20be%20standardized.*%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20session_name%20%3D%20preproc_bold%5B%22session_name%22%5D%0A%20%20%20%20run_name%20%3D%20preproc_bold%5B%22run_name%22%5D%0A%20%20%20%20bold_nii_gz_path%20%3D%20preproc_bold%5B%22bold.nii.gz%22%5D%0A%20%20%20%20bold_json_path%20%3D%20preproc_bold%5B%22bold.json%22%5D%0A%20%20%20%20confounds_path%20%3D%20preproc_bold%5B%22confounds_timeseries.tsv%22%5D%0A%0A%20%20%20%20confounds%20%3D%20get_confounds(confounds_path%2C%20confound_columns).to_pandas()%0A%0A%20%20%20%20repetition_time%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20with%20open(bold_json_path%2C%20%22r%22)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20repetition_time%20%3D%20json.load(f)%5B%22RepetitionTime%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20the%20FC%20matrices%20without%20confound%20regression%0A%0A%20%20%20%20without_confound_masker%20%3D%20get_masker(repetition_time%2C%20brain_maps)%0A%20%20%20%20without_confound_ts%20%3D%20without_confound_masker.fit_transform(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20str(bold_nii_gz_path)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20without_confound_correlation%20%3D%20connectivity_measure.fit_transform(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bwithout_confound_ts%5D%0A%20%20%20%20)%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20save_fc_matrix(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20without_confound_correlation%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20run_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22without-confound%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output_dir%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20the%20FC%20matrices%20with%20confound%20regression%0A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20fd_values%20%3D%20np.nan_to_num(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confounds%5B%22framewise_displacement%22%5D.values%2C%20nan%3D0.0%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20good_volumes_mask%20%3D%20fd_values%20%3C%3D%20framewise_displacement_threshold%0A%0A%20%20%20%20sample_mask%20%3D%20np.where(good_volumes_mask)%5B0%5D%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20with_confound_ts%20%3D%20signal.clean(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20without_confound_ts%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confounds%3Dconfounds%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20standardize%3D%22zscore_sample%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20standardize_confounds%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20with_confound_correlation%20%3D%20connectivity_measure.fit_transform(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5Bwith_confound_ts%5D%0A%20%20%20%20)%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20save_fc_matrix(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with_confound_correlation%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20run_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22with-confound%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output_dir%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20return%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22subject_id%22%3A%20subject_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22subject_run%22%3A%20subject_run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22session_name%22%3A%20session_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22run_name%22%3A%20run_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22without-confound%22%3A%20without_confound_correlation%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22with-confound%22%3A%20with_confound_correlation%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20compute_graph_metrics_for_one_entry(entry)%3A%0A%0A%20%20%20%20matrix%20%3D%20entry%5B%22matrix%22%5D%0A%20%20%20%20metadata%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%0A%0A%20%20%20%20graph%20%3D%20nx.from_numpy_array(matrix)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Here%20we%20remove%20the%20FC%20matrix%20diagonal%20(self%20loops)%0A%20%20%20%20graph.remove_edges_from(nx.selfloop_edges(graph))%0A%0A%20%20%20%20%23%20Local%20metrics%0A%20%20%20%20degree_centrality%20%3D%20nx.degree_centrality(graph)%0A%20%20%20%20clustering_coefficient%20%3D%20nx.clustering(graph)%0A%20%20%20%20betweenness_centrality%20%3D%20nx.betweenness_centrality(graph)%0A%20%20%20%20eigenvector_centrality%20%3D%20nx.eigenvector_centrality(graph%2C%20max_iter%3D1000)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Global%20metrics%0A%20%20%20%20largest_cc%20%3D%20max(nx.connected_components(graph)%2C%20key%3Dlen)%0A%20%20%20%20subgraph%20%3D%20graph.subgraph(largest_cc)%0A%20%20%20%20avg_shortest_path%20%3D%20nx.average_shortest_path_length(subgraph)%0A%20%20%20%20%23%20small_world%20%3D%20nx.sigma(graph%2C%20niter%3D1%2C%20nrand%3D5)%0A%0A%20%20%20%20return%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22metadata%22%3A%20metadata%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22metrics%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22local_metrics%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22degree_centrality%22%3A%20degree_centrality%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22clustering_coefficient%22%3A%20clustering_coefficient%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22betweenness_centrality%22%3A%20betweenness_centrality%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22eigenvector_centrality%22%3A%20eigenvector_centrality%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22global_metrics%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22average_shortest_path_length%22%3A%20avg_shortest_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%22small_worldness%22%3A%20small_world%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Data%20model%20and%20analysis%20classes%0A%0A%20%20%20%20-%20%60FuzzyFmriprepGraphMetricsSub%60%20represents%20one%20preprocessed%20subject%20and%20discovers%20its%20available%20BOLD%20runs.%0A%20%20%20%20-%20%60FuzzyFmriprepGraphMetricsAnalysis%60%20orchestrates%20FC%20matrix%20generation%2C%20graph%20metric%20computation%2C%20and%20loading%20of%20cached%20results.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.class_definition%0Aclass%20FuzzyFmriprepGraphMetricsSub%3A%0A%20%20%20%20def%20__init__(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20path%3A%20Path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures_path%3A%20Path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20anat_paths%3A%20list%5BPath%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fmap_paths%3A%20list%5BPath%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20func_paths%3A%20list%5BPath%5D%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.path%20%3D%20path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.figures_path%20%3D%20figures_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.anat_paths%20%3D%20anat_paths%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.fmap_paths%20%3D%20fmap_paths%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.func_paths%20%3D%20func_paths%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.set_id()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.set_run()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.set_preproc_bold_paths()%0A%0A%20%20%20%20def%20set_id(self)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.id%20%3D%20self.path.name%0A%0A%20%20%20%20def%20set_run(self)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.run%20%3D%20self.path.parent.name%0A%0A%20%20%20%20%23%20WARNING%3A%20In%20the%20output%20func%20directory%2C%20for%20each%20patient%20there%20are%20both%20AP%20and%20PA%20preproc_bolf%20files%0A%20%20%20%20%23%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Therefore%20I'm%20not%20sure%20which%20one%20to%20use%2C%20for%20now%20I%20will%20only%20care%20about%20the%20AP%0A%20%20%20%20def%20set_preproc_bold_paths(self)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20func_path%20in%20self.func_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bolf_gz_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bold_json_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20confounds_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20file_path%20in%20func_path.iterdir()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22-AP_%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20%22space-MNI152NLin2009cAsym%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20%22desc-preproc_bold.nii.gz%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bolf_gz_paths.append(file_path)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22-AP_%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20%22space-MNI152NLin2009cAsym%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20%22desc-preproc_bold.json%22%20in%20file_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bold_json_paths.append(file_path)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20%22desc-confounds_timeseries.tsv%22%20in%20file_path.name%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20confounds_paths.append(file_path)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20gz_path%20in%20bolf_gz_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20gz_file_name%20%3D%20gz_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_json_name%20%3D%20gz_file_name.replace(%22nii.gz%22%2C%20%22json%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_confound_name%20%3D%20gz_file_name.replace(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22desc-preproc_bold.nii.gz%22%2C%20%22desc-confounds_timeseries.tsv%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20This%20matching%20rules%20was%20written%20by%20Qwen3.6-Plus%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_confound_name%20%3D%20re.sub(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%22_space-.*_desc-preproc_bold%5C.nii%5C.gz%24%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22_desc-confounds_timeseries.tsv%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20gz_file_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20run_match%20%3D%20re.search(r%22_run-(%5Cd%2B)%22%2C%20gz_file_name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20run_name%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22run-%7Brun_match.group(1)%7D%22%20if%20run_match%20else%20%22run-single%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20session_match%20%3D%20re.search(r%22_ses-(SFHARP00%5Cd)%22%2C%20gz_file_name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20session_name%20%3D%20session_match.group(1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_json_path%20%3D%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_confound_path%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20json_path%20in%20bold_json_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20json_path.name%20%3D%3D%20matching_json_name%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_json_path%20%3D%20json_path%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20confound_path%20in%20confounds_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20confound_path.name%20%3D%3D%20matching_confound_name%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_confound_path%20%3D%20confound_path%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20matching_json_path%20is%20not%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20matching_confound_path%20is%20not%20None%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22session_name%22%3A%20session_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22run_name%22%3A%20run_name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22bold.nii.gz%22%3A%20gz_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22bold.json%22%3A%20matching_json_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22confounds_timeseries.tsv%22%3A%20matching_confound_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.preproc_bold_paths%20%3D%20res%0A%0A%0A%40app.class_definition%0A%23%20What%20happens%20in%20this%20class%20is%20heavily%20inspired%20by%20what%20Qwen3.6-Plus%20proposed%0A%23%20As%20I%20currently%20don't%20have%20any%20experience%20genereting%20FC%20matrices%0A%0A%0Aclass%20FuzzyFmriprepAnalysis%3A%0A%20%20%20%20def%20__init__(self%2C%20subjects%3A%20list)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.subjects%20%3D%20subjects%0A%0A%20%20%20%20def%20save_metadata(self%2C%20confound_columns%3A%20list%2C%20output_dir%3A%20Path)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output_dir.mkdir(parents%3DTrue%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20metadata%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22confound_columns%22%3A%20confound_columns%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20metadata_path%20%3D%20output_dir%20%2F%20%22metadata.json%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(metadata_path%2C%20%22w%22)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20json.dump(metadata%2C%20f%2C%20indent%3D4)%0A%0A%20%20%20%20def%20load_fc_matrices(self%2C%20input_dir%3A%20Path)%20-%3E%20dict%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%3D%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(lambda%3A%20defaultdict(dict))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject_dir%20in%20(d%20for%20d%20in%20input_dir.iterdir()%20if%20d.is_dir())%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20run_dir%20in%20(d%20for%20d%20in%20subject_dir.iterdir()%20if%20d.is_dir())%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20session_dir%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20d%20for%20d%20in%20run_dir.iterdir()%20if%20d.is_dir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20fc_matrix_file%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20d%20for%20d%20in%20session_dir.iterdir()%20if%20not%20d.is_dir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_matrix%20%3D%20np.load(fc_matrix_file)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run_match%20%3D%20re.search(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%22(run-%5Cd%2B)-%22%2C%20fc_matrix_file.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run%20%3D%20sub_run_match.group(1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20type_match%20%3D%20re.search(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20r%22(with(out)%3F-confound)%22%2C%20fc_matrix_file.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20type%20%3D%20type_match.group(1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%5Bsubject_dir.name%5D%5Brun_dir.name%5D%5Bsession_dir.name%5D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%5Btype%5D%20%3D%20fc_matrix%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20res%0A%0A%0A%40app.class_definition%0Aclass%20FuzzyFmriprepGraphMetricsAnalysis(FuzzyFmriprepAnalysis)%3A%0A%20%20%20%20def%20__init__(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subjects%3A%20list%5BFuzzyFmriprepGraphMetricsSub%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confound_columns%3A%20list%2C%0A%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20super().__init__(subjects)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.confound_columns%20%3D%20confound_columns%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.atlas%20%3D%20fetch_atlas_schaefer_2018(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_rois%3D100%2C%20yeo_networks%3D7%2C%20resolution_mm%3D2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.brain_maps%20%3D%20self.atlas%5B%22maps%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.roi_labels%20%3D%20self.atlas%5B%22labels%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.connectivity_measures%20%3D%20ConnectivityMeasure(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind%3D%22correlation%22%2C%20standardize%3D%22zscore_sample%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20def%20generate_fc_matrices(self%2C%20output_dir%3A%20Path%2C%20max_workers%3DNone)%20-%3E%20dict%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.save_metadata(self.confound_columns%2C%20output_dir)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%3D%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(lambda%3A%20defaultdict(dict))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tasks%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject%20in%20self.subjects%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20preproc_bold%20in%20subject.preproc_bold_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tasks.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.connectivity_measures%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20preproc_bold%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject.id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject.run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.brain_maps%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.confound_columns%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20output_dir%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20max_workers%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max_workers%20%3D%20len(tasks)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Starting%20parallel%20processing%20of%20%7Blen(tasks)%7D%20tasks%20with%20%7Bmax_workers%7D%20workers.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20results%20%3D%20Parallel(n_jobs%3Dmax_workers%2C%20backend%3D%22loky%22)(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delayed(process_single_bold)(*task)%20for%20task%20in%20tasks%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20result%20in%20results%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%5Bresult%5B%22subject_id%22%5D%5D%5Bresult%5B%22subject_run%22%5D%5D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20result%5B%22session_name%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%5Bresult%5B%22run_name%22%5D%5D%5B%22without-confound%22%5D%20%3D%20result%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22without-confound%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%5Bresult%5B%22subject_id%22%5D%5D%5Bresult%5B%22subject_run%22%5D%5D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20result%5B%22session_name%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%5Bresult%5B%22run_name%22%5D%5D%5B%22with-confound%22%5D%20%3D%20result%5B%22with-confound%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Completed%20%7Bresult%5B'subject_id'%5D%7D%20%7C%20%7Bresult%5B'session_name'%5D%7D%20%7C%20%7Bresult%5B'run_name'%5D%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20res%0A%0A%20%20%20%20def%20compute_graphs_metrics(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self%2C%20thresholded_data%2C%20graph_metrics_output_path%0A%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20threshold%3A%20%5B%5D%20for%20threshold%20in%20thresholded_data.keys()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20threshold%2C%20entries%20in%20thresholded_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%5CnProcessing%20threshold%3A%20%7Bthreshold%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20results%20%3D%20Parallel(n_jobs%3D-1%2C%20backend%3D%22loky%22)(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20delayed(compute_graph_metrics_for_one_entry)(entry)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20entry%20in%20entries%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%5Bthreshold%5D%20%3D%20results%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics_threshold_path%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics_output_path%20%2F%20f%22threshold-%7Bthreshold%7D.json%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(graph_metrics_threshold_path%2C%20%22w%22)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20json.dump(graph_metrics%5Bthreshold%5D%2C%20f%2C%20indent%3D4)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20graph_metrics%0A%0A%20%20%20%20def%20load_graph_metrics(self%2C%20thresholds%2C%20graph_metrics_input_path)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%20%3D%20%7Bthreshold%3A%20%5B%5D%20for%20threshold%20in%20thresholds%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20graph_metric_threshold_file%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20d%20for%20d%20in%20graph_metrics_input_path.iterdir()%20if%20not%20d.is_dir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20file_name%20%3D%20graph_metric_threshold_file.name%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20threshold_match%20%3D%20re.search(r%22threshold-(.%2B)%5C.json%22%2C%20file_name)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20threshold_str%20%3D%20threshold_match.group(1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20threshold%20in%20thresholds%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20threshold_str%20%3D%3D%20str(threshold)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(graph_metric_threshold_file%2C%20%22r%22)%20as%20file%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3D%20json.load(file)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%5Bthreshold%5D%20%3D%20data%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20graph_metrics%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Build%20subject%20objects%0A%0A%20%20%20%20Convert%20raw%20subject%20paths%20into%20%60FuzzyFmriprepGraphMetricsSub%60%20instances%20by%20locating%20%60anat%60%2C%20%60fmap%60%2C%20and%20%60func%60%20directories.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_output_paths_from_parent_path(%0A%20%20%20%20parent_path%3A%20Path%2C%20output_dir_names%3A%20list%5Bstr%5D%0A)%3A%0A%20%20%20%20output_paths%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20output_path%20in%20parent_path.iterdir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20output_path.is_dir()%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20res%20%3D%20%7Boutput_dir_name%3A%20None%20for%20output_dir_name%20in%20output_dir_names%7D%0A%0A%20%20%20%20for%20output_path%20in%20output_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output_path_name%20%3D%20output_path.name%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20output_path_name%20in%20output_dir_names%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%5Boutput_path_name%5D%20%3D%20output_path%0A%0A%20%20%20%20return%20res%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Instantiate%20the%20subject%20objects%20and%20the%20analysis%20object%20with%20the%20selected%20confounds.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20create_fmriprep_subjects(%0A%20%20%20%20subject_class%2C%20subject_paths%3A%20list%5BPath%5D%0A)%20-%3E%20list%5Bsubject_class%5D%3A%0A%0A%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_subjects%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20subject_path%20in%20subject_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_dir_paths%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject_dir%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject_dir%20in%20subject_path.iterdir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20subject_dir.is_dir()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures_path%20%3D%20None%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20anat_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20func_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fmap_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_level_anat%20%3D%20subject_path%20%2F%20%22anat%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20has_top_level_anat%20%3D%20top_level_anat.is_dir()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subject_dir_path%20in%20subject_dir_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dir_name%20%3D%20subject_dir_path.name%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20dir_name%20%3D%3D%20%22figures%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figures_path%20%3D%20subject_dir_path%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20dir_name%20%3D%3D%20%22anat%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20anat_paths.append(subject_dir_path)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20%22ses-%22%20in%20dir_name%20and%20not%20%22ses-multi%22%20in%20dir_name%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20output_paths%20%3D%20get_output_paths_from_parent_path(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject_dir_path%2C%20%5B%22anat%22%2C%20%22fmap%22%2C%20%22func%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20missing_directories%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20key%2C%20value%20in%20output_paths.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20missing_directories.append(key)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(missing_directories)%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Skipping%20%7Bsubject_dir_path%7D%20since%20the%20following%20directories%20are%20missing%3A%20%7Bmissing_directories%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20anat_path%20%3D%20output_paths%5B%22anat%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fmap_path%20%3D%20output_paths%5B%22fmap%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20func_path%20%3D%20output_paths%5B%22func%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20has_top_level_anat%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20anat_paths.append(anat_path)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fmap_paths.append(fmap_path)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20func_paths.append(func_path)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20anat_paths%20or%20not%20func_paths%20or%20not%20fmap_paths%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_subject%20%3D%20subject_class(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20path%3Dsubject_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figures_path%3Dfigures_path%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20anat_paths%3Danat_paths%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fmap_paths%3Dfmap_paths%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20func_paths%3Dfunc_paths%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_subjects.append(fuzzy_fmriprep_subject)%0A%20%20%20%20return%20fuzzy_fmriprep_subjects%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(confounds%2C%20subject_paths)%3A%0A%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_subjects%20%3D%20create_fmriprep_subjects(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FuzzyFmriprepGraphMetricsSub%2C%20subject_paths%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Created%20%7Blen(fuzzy_fmriprep_subjects)%7D%20subjects%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_analysis%20%3D%20FuzzyFmriprepGraphMetricsAnalysis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_subjects%2C%20confounds.value%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(fuzzy_fmriprep_analysis%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Generate%20or%20load%20FC%20matrices%0A%0A%20%20%20%20FC%20matrices%20are%20cached%20under%20%60fc-matrices%2F%60.%20Toggle%20**Rerun**%20to%20force%20regeneration.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(fc_matrices_output_path%2C%20fuzzy_fmriprep_analysis%2C%20rerun_checkbox)%3A%0A%20%20%20%20fc_matrices%20%3D%20fuzzy_fmriprep_analysis.load_fc_matrices(fc_matrices_output_path)%0A%0A%20%20%20%20if%20not%20fc_matrices%20or%20rerun_checkbox.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_matrices%20%3D%20fuzzy_fmriprep_analysis.generate_fc_matrices(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_matrices_output_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(fc_matrices%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Graph%20metrics%20analysis%0A%0A%20%20%20%20Compute%20graph%20metrics%20on%20thresholded%20versions%20of%20the%20FC%20matrices%20and%20quantify%20numerical%20variability%20with%20NPVR.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Visualise%20FC%20matrices%0A%0A%20%20%20%20Quick%20sanity%20check%3A%20view%20the%20correlation%20matrices%20for%20every%20subject%2C%20run%2C%20session%2C%20and%20condition.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20plot_fc_matrices(fc_matrices%3A%20dict)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20for%20subject%2C%20run_values%20in%20fc_matrices.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20run%2C%20session_values%20in%20run_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20session%2C%20sub_run_values%20in%20session_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20sub_run%2C%20type_values%20in%20sub_run_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20type%2C%20fc_matrix%20in%20type_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plt.figure(figsize%3D(8%2C%206))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20This%20plot%20code%20was%20generated%20by%20Qwen3.6-Plus%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sns.heatmap(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_matrix%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22RdBu_r%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3D-1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20square%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cbar_kws%3D%7B%22shrink%22%3A%200.8%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plt.title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Functional%20Connectivity%20Matrix%20of%20%7Bsubject%7D%20%7Brun%7D%20%7Bsession%7D%20%7Bsub_run%7D%20(%7Btype%7D)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plt.show()%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(fc_matrices)%3A%0A%20%20%20%20plot_fc_matrices(fc_matrices)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Threshold%20FC%20matrices%0A%0A%20%20%20%20Convert%20each%20correlation%20matrix%20to%20a%20binary%20adjacency%20matrix%20by%20keeping%20edges%20whose%20**absolute**%20correlation%20is%20above%20a%20threshold.%0A%0A%20%20%20%20Thresholds%3A%20%600.05%2C%200.1%2C%200.2%2C%200.3%2C%200.4%2C%200.5%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20Edge%20selection%20uses%20%60%7Ccorrelation%7C%20%3E%3D%20threshold%60%2C%20so%20both%20strongly%20positive%20and%20strongly%20negative%20correlations%20are%20retained.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20apply_threshold_to_fc_matrices(fc_matrices%3A%20dict)%20-%3E%20dict%3A%0A%20%20%20%20thresholded_data%20%3D%20%7B0.05%3A%20%5B%5D%2C%200.1%3A%20%5B%5D%2C%200.2%3A%20%5B%5D%2C%200.3%3A%20%5B%5D%2C%200.4%3A%20%5B%5D%2C%200.5%3A%20%5B%5D%7D%0A%0A%20%20%20%20for%20subject%2C%20run_values%20in%20fc_matrices.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20run%2C%20session_values%20in%20run_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20session%2C%20sub_run_values%20in%20session_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20sub_run%2C%20type_values%20in%20sub_run_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20type%2C%20fc_matrix%20in%20type_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20threshold%20in%20thresholded_data.keys()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20binary_matrix%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20abs(fc_matrix)%20%3E%3D%20threshold%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20).astype(int)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20entry%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22matrix%22%3A%20binary_matrix%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22metadata%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22subject%22%3A%20subject%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22run%22%3A%20run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22session%22%3A%20session%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22sub_run%22%3A%20sub_run%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22type%22%3A%20type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20thresholded_data%5Bthreshold%5D.append(entry)%0A%20%20%20%20return%20thresholded_data%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(fc_matrices)%3A%0A%20%20%20%20thresholded_data%20%3D%20apply_threshold_to_fc_matrices(fc_matrices)%0A%20%20%20%20return%20(thresholded_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Example%20thresholded%20matrices%0A%0A%20%20%20%20Compare%20binary%20adjacency%20matrices%20for%20one%20example%20subject%2Frun%20pair%20across%20thresholds.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20plot_thresholds(thresholded_data%3A%20dict%2C%20figures_output_path)%20-%3E%20list%5BPath%5D%3A%0A%20%20%20%20saved_paths%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20threshold%2C%20entries%20in%20thresholded_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20without_confound%2C%20with_confound%20in%20batched(entries%5B%3A2%5D%2C%20n%3D2)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20This%20plot%20code%20was%20generated%20by%20Qwen3.6-Plus%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20axes%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(12%2C%206))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sns.heatmap(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20without_confound%5B%22matrix%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20square%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Greys_r%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%3Daxes%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5B0%5D.set_title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Type%3A%20%7Bwithout_confound%5B'metadata'%5D%5B'type'%5D%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D12%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sns.heatmap(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with_confound%5B%22matrix%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20square%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yticklabels%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Greys_r%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%3Daxes%5B1%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5B1%5D.set_title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Type%3A%20%7Bwith_confound%5B'metadata'%5D%5B'type'%5D%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D12%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20meta_shared%20%3D%20without_confound%5B%22metadata%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig.suptitle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Threshold%3A%20%7Bthreshold%7D%5Cn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Sub%3A%20%7Bmeta_shared%5B'subject'%5D%7D%20%7C%20Run%3A%20%7Bmeta_shared%5B'run'%5D%7D%20%7C%20Session%3A%20%7Bmeta_shared%5B'session'%5D%7D%20%7C%20Subrun%3A%20%7Bmeta_shared%5B'sub_run'%5D%7D%5Cn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Black%20%3D%200%20%7C%20White%20%3D%201%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D14%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D1.05%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20save_path%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figures_output_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%20f%22binary_fc_matrices-threshold-%7Bthreshold%7D.png%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fig.savefig(save_path%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20saved_paths.append(save_path)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plt.show()%0A%0A%20%20%20%20return%20saved_paths%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(figures_output_path%2C%20thresholded_data)%3A%0A%20%20%20%20binary_matrix_plot_paths%20%3D%20plot_thresholds(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20thresholded_data%2C%20figures_output_path%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(binary_matrix_plot_paths%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Compute%20graph%20metrics%0A%0A%20%20%20%20For%20each%20thresholded%20matrix%2C%20calculate%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20**Local%20metrics**%20(per%20region)%3A%0A%20%20%20%20%20%20-%20degree%20centrality%0A%20%20%20%20%20%20-%20clustering%20coefficient%0A%20%20%20%20%20%20-%20betweenness%20centrality%0A%20%20%20%20%20%20-%20eigenvector%20centrality%0A%20%20%20%20-%20**Global%20metrics**%20(whole%20graph)%3A%0A%20%20%20%20%20%20-%20average%20shortest%20path%20length%0A%0A%20%20%20%20Results%20are%20cached%20under%20%60graph-metrics%2F%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20fuzzy_fmriprep_analysis%2C%0A%20%20%20%20graph_metrics_output_path%2C%0A%20%20%20%20rerun_checkbox%2C%0A%20%20%20%20thresholded_data%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20graph_metrics%20%3D%20fuzzy_fmriprep_analysis.load_graph_metrics(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20thresholded_data.keys()%2C%20graph_metrics_output_path%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20if%20not%20any(graph_metrics.values())%20or%20rerun_checkbox.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%20%3D%20fuzzy_fmriprep_analysis.compute_graphs_metrics(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20thresholded_data%2C%20graph_metrics_output_path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(graph_metrics%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Numerical-Population%20Variability%20Ratio%20(NPVR)%0A%0A%20%20%20%20NPVR%20compares%20numerical%20(within-subject%2C%20across%20MCA%20repetitions)%20variability%20to%20population%20(within-MCA-run%2C%20across%20subjects)%20variability.%0A%0A%20%20%20%20Balanced%20case%20(every%20subject%20has%20the%20same%20number%20of%20runs)%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bnum%7D%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bm%7D%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bn-1%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%20-%20%5Cbar%20x_%7B.%2Cj%7D%5Cright)%5E2%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bpop%7D%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bm-1%7D%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%20-%20%5Cbar%20x_%7Bi%2C.%7D%5Cright)%5E2%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20NPVR%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Csigma_%7Bnum%7D%7D%7B%5Csigma_%7Bpop%7D%7D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20Cohen's%20%24d%24%20standard%20deviation%20can%20be%20approximated%20as%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_d%20%3D%20%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Csqrt%7Bn%7D%7DNPVR%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20Where%20%24n%24%20is%20the%20number%20of%20MCA%20repetitions%2C%20%24m%24%20is%20the%20number%20of%20subjects%2C%20and%20%24x_%7Bi%2Cj%7D%24%20is%20the%20metric%20for%20subject%20%24j%24%20in%20MCA%20run%20%24i%24.%0A%0A%20%20%20%20A%20high%20NPVR%20means%20that%20numerical%20variability%20is%20large%20relative%20to%20the%20population%20effect%2C%20which%20can%20obscure%20true%20group%20differences.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Pooled%20NPVR%20for%20unbalanced%20designs%0A%0A%20%20%20%20In%20practice%2C%20not%20every%20subject%20has%20the%20same%20number%20of%20runs%2C%20and%20not%20every%20run%20has%20the%20same%20number%20of%20subjects.%20We%20therefore%20use%20pooled%20variances%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bnum%5C%5C_pooled%7D%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20(n_j%20-%201)%7D%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20(n_j%20-%201)%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bn_j-1%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bn_j%7D%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%20-%20%5Cbar%20x_%7B.%2Cj%7D%5Cright)%5E2%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bpop%5C%5C_pooled%7D%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20(m_i%20-%201)%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20(m_i%20-%201)%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bm_i-1%7D%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5E%7Bm_i%7D%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%20-%20%5Cbar%20x_%7Bi%2C.%7D%5Cright)%5E2%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20Here%20%24n_j%24%20is%20the%20number%20of%20valid%20runs%20for%20subject%20%24j%24%20and%20%24m_i%24%20is%20the%20number%20of%20valid%20subjects%20for%20MCA%20run%20%24i%24.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Data%20layout%20for%20NPVR%20calculation%0A%0A%20%20%20%20For%20each%20metric%20and%20brain%20region%20%24r%24%2C%20values%20are%20arranged%20in%20a%20matrix%20where%20rows%20are%20MCA%20runs%20and%20columns%20are%20subjects%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20X_%7Bmetric%7D%5E%7B(r)%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bbmatrix%7D%0A%20%20%20%20x_%7B1%2C1%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20x_%7B1%2C2%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20x_%7B1%2C3%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20%5Ccdots%20%26%20x_%7B1%2Cm%7D%5E%7B(r)%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20x_%7B2%2C1%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20x_%7B2%2C2%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20%5Ctext%7BNaN%7D%20%26%20%5Ccdots%20%26%20x_%7B2%2Cm%7D%5E%7B(r)%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20x_%7B3%2C1%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20%5Ctext%7BNaN%7D%20%26%20x_%7B3%2C3%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20%5Ccdots%20%26%20x_%7B3%2Cm%7D%5E%7B(r)%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20%5Cvdots%20%26%20%5Cvdots%20%26%20%5Cvdots%20%26%20%5Cddots%20%26%20%5Cvdots%20%5C%5C%0A%20%20%20%20x_%7Bn%2C1%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20x_%7Bn%2C2%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20x_%7Bn%2C3%7D%5E%7B(r)%7D%20%26%20%5Ccdots%20%26%20x_%7Bn%2Cm%7D%5E%7B(r)%7D%0A%20%20%20%20%5Cend%7Bbmatrix%7D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20with%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20metric%20%5Cin%20%5Cleft%5C%7B%0A%20%20%20%20%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%20%20%20%20%26%5Ctext%7Bdegree%5C_centrality%2C%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20%26%5Ctext%7Bclustering%5C_coefficient%2C%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20%26%5Ctext%7Bbetweenness%5C_centrality%2C%7D%5C%5C%0A%20%20%20%20%26%5Ctext%7Beigenvector%5C_centrality%2C%7D%20%5C%5C%0A%20%20%20%20%26%5Ctext%7Baverage%5C_shortest%5C_path%5C_length%7D%0A%20%20%20%20%5Cend%7Baligned%7D%0A%20%20%20%20%5Cright%5C%7D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20-%20%24n%24%20%3D%20number%20of%20MCA%20runs%0A%20%20%20%20-%20%24m%24%20%3D%20number%20of%20subjects%0A%20%20%20%20-%20%24%5Ctext%7BNaN%7D%24%20%3D%20missing%20observation%20(e.g.%20a%20subject%20missing%20a%20run)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Pooled%20NPVR%20formulas%0A%0A%20%20%20%20For%20each%20region%20%24r%24%20and%20metric%2C%20the%20pooled%20variances%20are%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bnum%5C%5C_pooled%7D%5E%7B2(r)%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20(n_j%20-%201)%7D%20%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5Em%20(n_j%20-%201)%20%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bn_j%20-%201%7D%20%5Csum_%7Bi%20%5Cin%20%5COmega_j%7D%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%5E%7B(r)%7D%20-%20%5Cbar%7Bx%7D_%7B.%2Cj%7D%5E%7B(r)%7D%20%5Cright)%5E2%20%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20%5Csigma_%7Bpop%5C%5C_pooled%7D%5E%7B2(r)%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20(m_i%20-%201)%7D%20%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5En%20(m_i%20-%201)%20%5Cleft%5B%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bm_i%20-%201%7D%20%5Csum_%7Bj%20%5Cin%20%5COmega_i%7D%20%5Cleft(%20x_%7Bi%2Cj%7D%5E%7B(r)%7D%20-%20%5Cbar%7Bx%7D_%7Bi%2C.%7D%5E%7B(r)%7D%20%5Cright)%5E2%20%5Cright%5D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20%24%24%0A%20%20%20%20NPVR_%7Bpooled%7D%5E%7B(r)%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Csigma_%7Bnum%5C%5C_pooled%7D%5E%7B(r)%7D%7D%7B%5Csigma_%7Bpop%5C%5C_pooled%7D%5E%7B(r)%7D%7D%0A%20%20%20%20%24%24%0A%0A%20%20%20%20-%20%24n_j%24%20%3D%20valid%20runs%20for%20subject%20%24j%24%0A%20%20%20%20-%20%24m_i%24%20%3D%20valid%20subjects%20for%20MCA%20run%20%24i%24%0A%20%20%20%20-%20%24%5COmega_j%24%2C%20%24%5COmega_i%24%20%3D%20sets%20of%20valid%20indices%20for%20subject%20%24j%24%20and%20run%20%24i%24%0A%20%20%20%20-%20%24%5Cbar%7Bx%7D_%7B.%2Cj%7D%5E%7B(r)%7D%24%20%3D%20column%20mean%20(across%20runs%20for%20subject%20%24j%24)%0A%20%20%20%20-%20%24%5Cbar%7Bx%7D_%7Bi%2C.%7D%5E%7B(r)%7D%24%20%3D%20row%20mean%20(across%20subjects%20for%20run%20%24i%24)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Please%20note%20that%20for%20now%2C%20this%20complete%20cell%20has%20been%20written%20by%20Qwen3.7-Plus%20and%20was%20double%20checked%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20calculate_npvr_data(fc_metrics%2C%20metric_name%2C%20session_filter%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Calculate%20%CF%83_num%2C%20%CF%83_pop%2C%20and%20NPVR%20for%20a%20given%20metric%20using%20pooled%20standard%20deviation.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20thresholds%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%20%20%20%20npvr_values%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20sigma_num_all_regions%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20sigma_pop_all_regions%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20threshold%20in%20thresholds%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20entries%20%3D%20fc_metrics%5Bthreshold%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Use%20nested%20dictionaries%20to%20explicitly%20map%20metric%20values%20to%20their%20specific%20MCA%20run%20identifiers%0A%20%20%20%20%20%20%20%20region_config_subject_data%20%3D%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(lambda%3A%20defaultdict(dict))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20entry%20in%20entries%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject_id%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22subject%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mca_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20session%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22session%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22sub_run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data_type%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22type%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20session_filter%20is%20not%20None%20and%20session%20!%3D%20session_filter%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20metric_name%20in%20entry%5B%22metrics%22%5D.get(%22local_metrics%22%2C%20%7B%7D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values_dict%20%3D%20entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22local_metrics%22%5D%5Bmetric_name%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20metric_name%20in%20entry%5B%22metrics%22%5D.get(%22global_metrics%22%2C%20%7B%7D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values_dict%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22global%22%3A%20entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22global_metrics%22%5D%5Bmetric_name%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20config_key%20%3D%20(session%2C%20sub_run%2C%20data_type)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20region%2C%20value%20in%20values_dict.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Assign%20values%20by%20run%20ID%20to%20ensure%20exact%20cross-subject%20alignment%20for%20the%20pooled%20variance%20formula%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_config_subject_data%5Bregion%5D%5Bconfig_key%5D%5Bsubject_id%5D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mca_run%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%20%3D%20value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20region_config_subject_data%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_values.append(0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num_all_regions.append(%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop_all_regions.append(%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_num%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_pop%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Accumulators%20for%20pooled%20variance%20calculation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ss_num%20%3D%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_num%20%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ss_pop%20%3D%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_pop%20%3D%200%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20region%2C%20config_data%20in%20region_config_subject_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20config_key%2C%20subject_data%20in%20config_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_subjects%20%3D%20sorted(list(subject_data.keys()))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m%20%3D%20len(all_subjects)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20m%20%3C%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs%20%3D%20set()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subj_data%20in%20subject_data.values()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Collect%20all%20unique%20run%20IDs%20across%20subjects%20to%20account%20for%20missing%20or%20non-sequential%20runs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs.update(subj_data.keys())%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Sort%20run%20IDs%20to%20establish%20a%20deterministic%20row%20order%20for%20the%20alignment%20matrix%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs%20%3D%20sorted(list(all_mca_runs))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_mca_runs%20%3D%20len(all_mca_runs)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20n_mca_runs%20%3C%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20X%20%3D%20np.full((n_mca_runs%2C%20m)%2C%20np.nan)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Map%20each%20run%20ID%20to%20a%20matrix%20row%20index%20to%20guarantee%20strict%20cross-subject%20alignment%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20run_to_idx%20%3D%20%7Brun%3A%20i%20for%20i%2C%20run%20in%20enumerate(all_mca_runs)%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20subj%20in%20enumerate(all_subjects)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subj_mca_values%20%3D%20subject_data%5Bsubj%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20run%2C%20mca_val%20in%20subj_mca_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20X%5Brun_to_idx%5Brun%5D%2C%20j%5D%20%3D%20mca_val%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20Numerical%20Variability%20(across%20MCA%20runs%20for%20each%20subject)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range(m)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20col%20%3D%20X%5B%3A%2C%20j%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20valid_vals%20%3D%20col%5B~np.isnan(col)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(valid_vals)%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_j%20%3D%20np.var(valid_vals%2C%20ddof%3D1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%201.%20Keep%20for%20boxplot%20distribution%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_num.append(np.sqrt(var_j))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%202.%20Accumulate%20for%20pooled%20standard%20deviation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_j%20%3D%20len(valid_vals)%20-%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_num%20%2B%3D%20var_j%20*%20df_j%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_num%20%2B%3D%20df_j%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20Population%20Variability%20(across%20subjects%20for%20each%20MCA%20run)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(n_mca_runs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20row%20%3D%20X%5Bi%2C%20%3A%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20valid_vals%20%3D%20row%5B~np.isnan(row)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(valid_vals)%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_i%20%3D%20np.var(valid_vals%2C%20ddof%3D1)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%201.%20Keep%20for%20boxplot%20distribution%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_pop.append(np.sqrt(var_i))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%202.%20Accumulate%20for%20pooled%20standard%20deviation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_i%20%3D%20len(valid_vals)%20-%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_pop%20%2B%3D%20var_i%20*%20df_i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_pop%20%2B%3D%20df_i%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num_all_regions.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_num%20if%20region_sigma_num%20else%20%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop_all_regions.append(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_sigma_pop%20if%20region_sigma_pop%20else%20%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20POOLED%20standard%20deviations%20(Root%20of%20the%20weighted%20mean%20of%20variances)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_num%20%3D%20np.sqrt(ss_num%20%2F%20df_num)%20if%20df_num%20%3E%200%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_pop%20%3D%20np.sqrt(ss_pop%20%2F%20df_pop)%20if%20df_pop%20%3E%200%20else%200.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20NPVR%20using%20the%20pooled%20values%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_num%20%2F%20pooled_sigma_pop%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20pooled_sigma_pop%20!%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_values.append(npvr)%0A%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20thresholds%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num_all_regions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop_all_regions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_values%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Please%20note%20that%20the%20following%20plotting%20code%20was%20generated%20by%20Qwen3.6-Plus%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_session_entry_counts(fc_metrics)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Count%20total%20number%20of%20entries%20for%20each%20session%20(same%20across%20all%20thresholds).%0A%20%20%20%20Returns%3A%20dict%20mapping%20session_name%20-%3E%20entry%20count%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20session_counts%20%3D%20defaultdict(int)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Just%20look%20at%20the%20first%20threshold%20since%20counts%20are%20identical%0A%20%20%20%20first_threshold%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%5B0%5D%0A%20%20%20%20for%20entry%20in%20fc_metrics%5Bfirst_threshold%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22session%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session_counts%5Bsession%5D%20%2B%3D%201%0A%0A%20%20%20%20return%20dict(session_counts)%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20plot_single_ax(%0A%20%20%20%20ax%2C%20x_positions%2C%20sigma_num_data%2C%20sigma_pop_data%2C%20npvr_values%2C%20title%0A)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Plot%20boxplots%20and%20NPVR%20line%20aligned%20on%20the%20same%20x-coordinates.%22%22%22%0A%20%20%20%20boxplot_data%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20boxplot_positions%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20boxplot_colors%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range(len(x_positions))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_data.append(sigma_num_data%5Bi%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_positions.append(x_positions%5Bi%5D%20-%200.2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_colors.append(%22blue%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_data.append(sigma_pop_data%5Bi%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_positions.append(x_positions%5Bi%5D%20%2B%200.2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_colors.append(%22orange%22)%0A%0A%20%20%20%20bp%20%3D%20ax.boxplot(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20boxplot_data%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20positions%3Dboxplot_positions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20widths%3D0.35%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20patch_artist%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showfliers%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20flierprops%3Ddict(marker%3D%22.%22%2C%20markersize%3D2%2C%20alpha%3D0.3%2C%20color%3D%22gray%22)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20patch%2C%20color%20in%20zip(bp%5B%22boxes%22%5D%2C%20boxplot_colors)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20patch.set_facecolor(color)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20patch.set_alpha(0.7)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20patch.set_edgecolor(%22black%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20patch.set_linewidth(0.8)%0A%0A%20%20%20%20plt.setp(bp%5B%22medians%22%5D%2C%20color%3D%22black%22%2C%20linewidth%3D2)%0A%20%20%20%20plt.setp(bp%5B%22whiskers%22%5D%2C%20color%3D%22black%22%2C%20linewidth%3D1%2C%20linestyle%3D%22-%22)%0A%20%20%20%20plt.setp(bp%5B%22caps%22%5D%2C%20color%3D%22black%22%2C%20linewidth%3D1)%0A%0A%20%20%20%20for%20xpos%20in%20x_positions%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.axvline(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dxpos%2C%20color%3D%22gray%22%2C%20linestyle%3D%22-%22%2C%20alpha%3D0.2%2C%20linewidth%3D0.5%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20ax2%20%3D%20ax.twinx()%0A%20%20%20%20ax2.plot(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_positions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_values%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22r--*%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20linewidth%3D2.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markersize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markerfacecolor%3D%22red%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markeredgecolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markeredgewidth%3D1%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20ax.set_ylabel(%22NV%2C%20PV%22%2C%20fontsize%3D11%2C%20fontweight%3D%22bold%22)%0A%20%20%20%20ax2.set_ylabel(%22Averaged%20NPVR%22%2C%20fontsize%3D11%2C%20fontweight%3D%22bold%22)%0A%20%20%20%20ax.set_title(title%2C%20fontsize%3D13%2C%20fontweight%3D%22bold%22%2C%20pad%3D15)%0A%0A%20%20%20%20ax.set_xticks(x_positions)%0A%0A%20%20%20%20ax.ticklabel_format(axis%3D%22y%22%2C%20style%3D%22sci%22%2C%20scilimits%3D(0%2C%200))%0A%20%20%20%20ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter(useMathText%3DTrue))%0A%20%20%20%20ax.grid(True%2C%20alpha%3D0.3%2C%20axis%3D%22y%22%2C%20linestyle%3D%22--%22)%0A%20%20%20%20ax2.grid(False)%0A%0A%20%20%20%20ax.tick_params(axis%3D%22both%22%2C%20which%3D%22major%22%2C%20labelsize%3D9)%0A%20%20%20%20ax2.tick_params(axis%3D%22both%22%2C%20which%3D%22major%22%2C%20labelsize%3D9)%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20create_session_comparison_plot(fc_metrics)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Create%20a%20figure%20with%20columns%20for%20each%20session%20%2B%20Global%20for%20each%20metric.%22%22%22%0A%20%20%20%20metrics%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22degree_centrality%22%2C%20%22Degree%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22clustering_coefficient%22%2C%20%22Clustering%20Coefficient%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22eigenvector_centrality%22%2C%20%22Eigenvector%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22betweenness_centrality%22%2C%20%22Betweenness%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22average_shortest_path_length%22%2C%20%22Average%20Shortest%20Path%20Length%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Get%20entry%20counts%20for%20each%20session%0A%20%20%20%20session_entry_counts%20%3D%20get_session_entry_counts(fc_metrics)%0A%20%20%20%20all_sessions%20%3D%20sorted(list(session_entry_counts.keys()))%0A%20%20%20%20n_sessions%20%3D%20len(all_sessions)%0A%0A%20%20%20%20n_cols%20%3D%20n_sessions%20%2B%201%0A%20%20%20%20n_metrics%20%3D%20len(metrics)%0A%0A%20%20%20%20fig_width%20%3D%206%20*%20n_cols%0A%20%20%20%20fig%2C%20axes%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_metrics%2C%20n_cols%2C%20figsize%3D(fig_width%2C%204%20*%20n_metrics)%2C%20sharex%3D%22col%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20if%20n_metrics%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes%20%3D%20%5Baxes%5D%0A%0A%20%20%20%20thresholds%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%20%20%20%20threshold_labels%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22T%3D%7Bt%7D%22%20if%20t%20!%3D%20int(t)%20else%20f%22T%3D%7Bint(t)%7D%22%20for%20t%20in%20thresholds%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20x_positions%20%3D%20np.arange(len(thresholds))%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20column%20titles%20with%20entry%20counts%0A%20%20%20%20column_titles%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20total_entries%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20session%20in%20all_sessions%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20entry_count%20%3D%20session_entry_counts%5Bsession%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20total_entries%20%2B%3D%20entry_count%0A%20%20%20%20%20%20%20%20column_titles.append(f%22%7Bsession%7D%5Cn(%7Bentry_count%7D%20entries)%22)%0A%0A%20%20%20%20column_titles.append(f%22Global%5Cn(%7Btotal_entries%7D%20entries)%22)%0A%0A%20%20%20%20for%20idx%2C%20(metric_key%2C%20metric_title)%20in%20enumerate(metrics)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Plot%20each%20session%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20col_idx%2C%20session%20in%20enumerate(all_sessions)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_%2C%20sigma_num%2C%20sigma_pop%2C%20npvr%20%3D%20calculate_npvr_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_metrics%2C%20metric_key%2C%20session_filter%3Dsession%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plot_single_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5Bidx%5D%5Bcol_idx%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x_positions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7Bmetric_title%7D%5Cn%7Bcolumn_titles%5Bcol_idx%5D%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Plot%20Global%20(last%20column)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_%2C%20sigma_num%2C%20sigma_pop%2C%20npvr%20%3D%20calculate_npvr_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_metrics%2C%20metric_key%2C%20session_filter%3DNone%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plot_single_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5Bidx%5D%5Bn_cols%20-%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x_positions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7Bmetric_title%7D%5Cn%7Bcolumn_titles%5Bn_cols%20-%201%5D%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Format%20bottom%20axes%0A%20%20%20%20for%20col%20in%20range(n_cols)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5B-1%5D%5Bcol%5D.set_xticks(x_positions)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5B-1%5D%5Bcol%5D.set_xticklabels(threshold_labels%2C%20fontsize%3D9)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5B-1%5D%5Bcol%5D.set_xlabel(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Threshold%20Values%22%2C%20fontsize%3D10%2C%20fontweight%3D%22bold%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20shared%20legend%0A%20%20%20%20legend_elements%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Patch(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20facecolor%3D%22blue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolor%3D%22blue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Numerical%20Variability%20(NV)%2C%20%24%5C%5Csigma%24_num%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Patch(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20facecolor%3D%22orange%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolor%3D%22orange%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Population%20Variability%20(PV)%2C%20%24%5C%5Csigma%24_pop%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Line2D(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3D%22*%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22red%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linestyle%3D%22--%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markersize%3D8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Average%20NPVR%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markerfacecolor%3D%22red%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markeredgecolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linewidth%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20fig.legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20handles%3Dlegend_elements%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%3D%22lower%20center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bbox_to_anchor%3D(0.5%2C%20-0.01)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ncol%3D3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D9%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20frameon%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(figures_output_path%2C%20graph_metrics)%3A%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20create_session_comparison_plot(graph_metrics)%0A%0A%20%20%20%20_fig.suptitle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Variation%20of%20NPVR%20per%20threshold%20for%20each%20graph%20metric%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D14%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20plt.tight_layout(rect%3D%5B0%2C%200.05%2C%201%2C%200.95%5D)%0A%20%20%20%20session_comparison_plot_path%20%3D%20figures_output_path%20%2F%20%22graph_metrics_npvr.png%22%0A%20%20%20%20_fig.savefig(session_comparison_plot_path%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22)%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%20(session_comparison_plot_path%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20NPVR%20of%20confound-regression%20differences%0A%0A%20%20%20%20Repeat%20the%20NPVR%20analysis%20on%20%60(without-confound)%20%E2%88%92%20(with-confound)%60%20to%20see%20how%20confound%20regression%20affects%20each%20metric.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Please%20note%20that%20for%20now%2C%20this%20complete%20cell%20has%20been%20written%20by%20Qwen3.6-Plus%20and%20need%20to%20be%20double%20checked%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20calculate_npvr_difference(fc_metrics%2C%20metric_name%2C%20session_filter%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Calculate%20the%20difference%20of%20%CF%83_num%2C%20%CF%83_pop%2C%20and%20NPVR%20between%0A%20%20%20%20without-confound%20and%20with-confound.%0A%0A%20%20%20%20Returns%3A%20(thresholds%2C%20sigma_num_diff%2C%20sigma_pop_diff%2C%20npvr_diff)%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%201.%20S%C3%A9parer%20les%20deux%20conditions%0A%20%20%20%20fc_without%20%3D%20%7B%7D%0A%20%20%20%20fc_with%20%3D%20%7B%7D%0A%0A%20%20%20%20for%20threshold%2C%20entries%20in%20fc_metrics.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_without%5Bthreshold%5D%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20e%20in%20entries%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20e.get(%22metadata%22%2C%20%7B%7D).get(%22type%22)%20%3D%3D%20%22without-confound%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_with%5Bthreshold%5D%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20e%20in%20entries%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20e.get(%22metadata%22%2C%20%7B%7D).get(%22type%22)%20%3D%3D%20%22with-confound%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%202.%20Calculer%20NPVR%20pour%20chaque%20condition%20s%C3%A9par%C3%A9ment%0A%20%20%20%20thresholds_w%2C%20sn_without%2C%20sp_without%2C%20npvr_without%20%3D%20calculate_npvr_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_without%2C%20metric_name%2C%20session_filter%3Dsession_filter%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20thresholds_c%2C%20sn_with%2C%20sp_with%2C%20npvr_with%20%3D%20calculate_npvr_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fc_with%2C%20metric_name%2C%20session_filter%3Dsession_filter%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%203.%20Calculer%20les%20diff%C3%A9rences%20(without%20-%20with)%20threshold%20par%20threshold%0A%20%20%20%20thresholds%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%20%20%20%20sigma_num_diff%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20sigma_pop_diff%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20npvr_diff%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20i%2C%20t%20in%20enumerate(thresholds)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20sigma_num%20et%20sigma_pop%20sont%20des%20LISTES%20de%20valeurs%20(distributions%20par%20r%C3%A9gion)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sn_w%20%3D%20sn_without%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(sn_without)%20else%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sn_c%20%3D%20sn_with%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(sn_with)%20else%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sp_w%20%3D%20sp_without%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(sp_without)%20else%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sp_c%20%3D%20sp_with%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(sp_with)%20else%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20npvr%20est%20un%20SCALAIRE%20(float)%20par%20threshold%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np_w%20%3D%20npvr_without%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(npvr_without)%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np_c%20%3D%20npvr_with%5Bi%5D%20if%20i%20%3C%20len(npvr_with)%20else%200.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Soustraction%20%C3%A9l%C3%A9ment%20par%20%C3%A9l%C3%A9ment%20pour%20les%20distributions%0A%20%20%20%20%20%20%20%20min_len_sn%20%3D%20min(len(sn_w)%2C%20len(sn_c))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num_diff.append(%5Bsn_w%5Bj%5D%20-%20sn_c%5Bj%5D%20for%20j%20in%20range(min_len_sn)%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20min_len_sp%20%3D%20min(len(sp_w)%2C%20len(sp_c))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop_diff.append(%5Bsp_w%5Bj%5D%20-%20sp_c%5Bj%5D%20for%20j%20in%20range(min_len_sp)%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Soustraction%20directe%20pour%20NPVR%20(scalaire)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_diff.append(np_w%20-%20np_c)%0A%0A%20%20%20%20return%20thresholds%2C%20sigma_num_diff%2C%20sigma_pop_diff%2C%20npvr_diff%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20get_difference_entry_counts(fc_metrics)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Count%20number%20of%20valid%20difference%20pairs%20(where%20both%20with%20and%20without%20confound%20exist).%0A%20%20%20%20Returns%3A%20total%20number%20of%20valid%20pairs%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20valid_pairs%20%3D%200%0A%20%20%20%20first_threshold%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Group%20by%20(session%2C%20sub_run%2C%20subject%2C%20mca_run)%0A%20%20%20%20pairs%20%3D%20defaultdict(dict)%0A%0A%20%20%20%20for%20entry%20in%20fc_metrics%5Bfirst_threshold%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20subject_id%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22subject%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mca_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20session%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22session%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22sub_run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data_type%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22type%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20key%20%3D%20(session%2C%20sub_run%2C%20subject_id%2C%20mca_run)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pairs%5Bkey%5D%5Bdata_type%5D%20%3D%20True%0A%0A%20%20%20%20%23%20Count%20pairs%20that%20have%20both%20types%0A%20%20%20%20for%20key%2C%20types%20in%20pairs.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22without-confound%22%20in%20types%20and%20%22with-confound%22%20in%20types%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20valid_pairs%20%2B%3D%201%0A%0A%20%20%20%20return%20valid_pairs%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20create_difference_plot(fc_metrics)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Create%20a%20figure%20showing%20NPVR%20of%20(without-confound%20-%20with-confound)%20differences.%22%22%22%0A%20%20%20%20metrics%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22degree_centrality%22%2C%20%22Degree%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22clustering_coefficient%22%2C%20%22Clustering%20Coefficient%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22eigenvector_centrality%22%2C%20%22Eigenvector%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22betweenness_centrality%22%2C%20%22Betweenness%20Centrality%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(%22average_shortest_path_length%22%2C%20%22Average%20Shortest%20Path%20Length%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Get%20count%20of%20valid%20difference%20pairs%0A%20%20%20%20valid_pairs%20%3D%20get_difference_entry_counts(fc_metrics)%0A%0A%20%20%20%20n_metrics%20%3D%20len(metrics)%0A%20%20%20%20fig%2C%20axes%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_metrics%2C%201%2C%20figsize%3D(10%2C%204%20*%20n_metrics)%2C%20sharex%3DTrue%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20if%20n_metrics%20%3D%3D%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes%20%3D%20%5Baxes%5D%0A%0A%20%20%20%20thresholds%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%20%20%20%20threshold_labels%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22T%3D%7Bt%7D%22%20if%20t%20!%3D%20int(t)%20else%20f%22T%3D%7Bint(t)%7D%22%20for%20t%20in%20thresholds%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20x_positions%20%3D%20np.arange(len(thresholds))%0A%0A%20%20%20%20for%20idx%2C%20(metric_key%2C%20metric_title)%20in%20enumerate(metrics)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_%2C%20sigma_num%2C%20sigma_pop%2C%20npvr%20%3D%20calculate_npvr_difference(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fc_metrics%2C%20metric_key%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plot_single_ax(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%5Bidx%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x_positions%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_num%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_pop%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7Bmetric_title%7D%5Cn(Without%20-%20With%20Confound)%5Cn(%7Bvalid_pairs%7D%20valid%20pairs)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Format%20bottom%20axis%0A%20%20%20%20axes%5B-1%5D.set_xticks(x_positions)%0A%20%20%20%20axes%5B-1%5D.set_xticklabels(threshold_labels%2C%20fontsize%3D9)%0A%20%20%20%20axes%5B-1%5D.set_xlabel(%22Threshold%20Values%22%2C%20fontsize%3D10%2C%20fontweight%3D%22bold%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20shared%20legend%0A%20%20%20%20legend_elements%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Patch(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20facecolor%3D%22blue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolor%3D%22blue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Numerical%20Variability%20(NV)%2C%20%24%5C%5Csigma%24_num%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Patch(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20facecolor%3D%22orange%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolor%3D%22orange%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Population%20Variability%20(PV)%2C%20%24%5C%5Csigma%24_pop%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Line2D(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3D%22*%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22red%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linestyle%3D%22--%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markersize%3D8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Average%20NPVR%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markerfacecolor%3D%22red%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markeredgecolor%3D%22black%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linewidth%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20fig.legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20handles%3Dlegend_elements%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20loc%3D%22lower%20center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bbox_to_anchor%3D(0.5%2C%20-0.01)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ncol%3D3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D9%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20frameon%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(figures_output_path%2C%20graph_metrics)%3A%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20create_difference_plot(graph_metrics)%0A%0A%20%20%20%20_fig.suptitle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Variation%20of%20the%20difference%20of%20NPVR%20between%20without%20and%20with%20confound%20graph%20metrics%20per%20threshold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D14%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout(rect%3D%5B0%2C%200.05%2C%201%2C%200.95%5D)%0A%0A%20%20%20%20difference_plot_path%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures_output_path%20%2F%20%22graph_metrics_npvr_confound_difference.png%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_fig.savefig(difference_plot_path%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22)%0A%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%20(difference_plot_path%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20NPVR%20mapped%20onto%20the%20brain%0A%0A%20%20%20%20Project%20regional%20NPVR%20values%20back%20onto%20the%20Schaefer%202018%20atlas%20to%20see%20where%20numerical%20variability%20is%20largest.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Please%20note%20that%20for%20now%2C%20this%20complete%20cells%20have%20been%20written%20by%20Qwen3.7-Plus%20and%20need%20to%20be%20double%20checked%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20calculate_npvr_per_region(fc_metrics%2C%20metric_name%2C%20session_filter%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Calculate%20pooled%20NPVR%20for%20each%20brain%20region%20individually.%0A%0A%20%20%20%20Also%20computes%20per-threshold%20min-max%20normalized%20NPVR%20(npvr_normalized)%0A%20%20%20%20across%20regions%2C%20scaled%20to%20%5B0%2C%201%5D.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20thresholds%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%20%20%20%20results%20%3D%20%7Bt%3A%20%7B%7D%20for%20t%20in%20thresholds%7D%0A%0A%20%20%20%20for%20threshold%20in%20thresholds%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20entries%20%3D%20fc_metrics%5Bthreshold%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Use%20nested%20dictionaries%20to%20explicitly%20map%20metric%20values%20to%20their%20specific%20MCA%20run%20identifiers%0A%20%20%20%20%20%20%20%20region_config_subject_data%20%3D%20defaultdict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%3A%20defaultdict(lambda%3A%20defaultdict(dict))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20entry%20in%20entries%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subject_id%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22subject%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mca_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20session%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22session%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sub_run%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22sub_run%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data_type%20%3D%20entry%5B%22metadata%22%5D%5B%22type%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20session_filter%20is%20not%20None%20and%20session%20!%3D%20session_filter%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20metric_name%20in%20entry%5B%22metrics%22%5D.get(%22local_metrics%22%2C%20%7B%7D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values_dict%20%3D%20entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22local_metrics%22%5D%5Bmetric_name%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20metric_name%20in%20entry%5B%22metrics%22%5D.get(%22global_metrics%22%2C%20%7B%7D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values_dict%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22global%22%3A%20entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22global_metrics%22%5D%5Bmetric_name%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20config_key%20%3D%20(session%2C%20sub_run%2C%20data_type)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20region%2C%20value%20in%20values_dict.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Assign%20values%20by%20run%20ID%20to%20ensure%20exact%20cross-subject%20alignment%20for%20the%20pooled%20variance%20formula%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20region_config_subject_data%5Bregion%5D%5Bconfig_key%5D%5Bsubject_id%5D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mca_run%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%20%3D%20value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20region%2C%20config_data%20in%20region_config_subject_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_num%2C%20df_num%20%3D%200.0%2C%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_pop%2C%20df_pop%20%3D%200.0%2C%200.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20config_key%2C%20subject_data%20in%20config_data.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_subjects%20%3D%20sorted(list(subject_data.keys()))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20m%20%3D%20len(all_subjects)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20m%20%3C%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs%20%3D%20set()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20subj_data%20in%20subject_data.values()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Collect%20all%20unique%20run%20IDs%20across%20subjects%20to%20account%20for%20missing%20or%20non-sequential%20runs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs.update(subj_data.keys())%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Sort%20run%20IDs%20to%20establish%20a%20deterministic%20row%20order%20for%20the%20alignment%20matrix%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20all_mca_runs%20%3D%20sorted(list(all_mca_runs))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_mca_runs%20%3D%20len(all_mca_runs)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20n_mca_runs%20%3C%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20X%20%3D%20np.full((n_mca_runs%2C%20m)%2C%20np.nan)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Map%20each%20run%20ID%20to%20a%20matrix%20row%20index%20to%20guarantee%20strict%20cross-subject%20alignment%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20run_to_idx%20%3D%20%7Brun%3A%20i%20for%20i%2C%20run%20in%20enumerate(all_mca_runs)%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20subj%20in%20enumerate(all_subjects)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subj_mca_values%20%3D%20subject_data%5Bsubj%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20run%2C%20mca_val%20in%20subj_mca_values.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20X%5Brun_to_idx%5Brun%5D%2C%20j%5D%20%3D%20mca_val%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range(m)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20valid_vals%20%3D%20X%5B%3A%2C%20j%5D%5B~np.isnan(X%5B%3A%2C%20j%5D)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(valid_vals)%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_j%20%3D%20np.var(valid_vals%2C%20ddof%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_j%20%3D%20len(valid_vals)%20-%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_num%20%2B%3D%20var_j%20*%20df_j%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_num%20%2B%3D%20df_j%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(n_mca_runs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20valid_vals%20%3D%20X%5Bi%2C%20%3A%5D%5B~np.isnan(X%5Bi%2C%20%3A%5D)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(valid_vals)%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_i%20%3D%20np.var(valid_vals%2C%20ddof%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_i%20%3D%20len(valid_vals)%20-%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ss_pop%20%2B%3D%20var_i%20*%20df_i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_pop%20%2B%3D%20df_i%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_num%20%3D%20np.sqrt(ss_num%20%2F%20df_num)%20if%20df_num%20%3E%200%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_pop%20%3D%20np.sqrt(ss_pop%20%2F%20df_pop)%20if%20df_pop%20%3E%200%20else%200.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pooled_sigma_num%20%2F%20pooled_sigma_pop%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20pooled_sigma_pop%20!%3D%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20np.nan%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20results%5Bthreshold%5D%5Bregion%5D%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22pooled_sigma_num%22%3A%20pooled_sigma_num%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22pooled_sigma_pop%22%3A%20pooled_sigma_pop%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22npvr%22%3A%20npvr%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20PER-THRESHOLD%20MIN-MAX%20NORMALIZATION%20ACROSS%20REGIONS%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20%20%20%20%20regions%20%3D%20list(results%5Bthreshold%5D.keys())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(regions)%20%3E%201%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_vals%20%3D%20np.array(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20results%5Bthreshold%5D%5Br%5D%5B%22npvr%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20r%20in%20regions%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20np.isnan(results%5Bthreshold%5D%5Br%5D%5B%22npvr%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(npvr_vals)%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min_v%20%3D%20np.min(npvr_vals)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max_v%20%3D%20np.max(npvr_vals)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rng%20%3D%20max_v%20-%20min_v%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20r%20in%20regions%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20v%20%3D%20results%5Bthreshold%5D%5Br%5D%5B%22npvr%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20np.isnan(v)%20and%20rng%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20results%5Bthreshold%5D%5Br%5D%5B%22npvr_normalized%22%5D%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20v%20-%20min_v%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%20%2F%20rng%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20results%5Bthreshold%5D%5Br%5D%5B%22npvr_normalized%22%5D%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200.0%20if%20not%20np.isnan(v)%20else%20np.nan%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20return%20results%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20create_npvr_nifti(npvr_dict%2C%20atlas_img%2C%20use_normalized%3DTrue)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Maps%20regional%20NPVR%20values%20to%20the%20Schaefer%20atlas.%22%22%22%0A%20%20%20%20atlas_data%20%3D%20atlas_img.get_fdata()%0A%20%20%20%20npvr_map_data%20%3D%20np.zeros_like(atlas_data)%0A%20%20%20%20value_key%20%3D%20%22npvr_normalized%22%20if%20use_normalized%20else%20%22npvr%22%0A%0A%20%20%20%20for%20region_str%2C%20data%20in%20npvr_dict.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20region_str%20%3D%3D%20%22global%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20region_id%20%3D%20int(region_str)%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%201%20%3C%3D%20region_id%20%3C%3D%20100%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20val%20%3D%20data.get(value_key%2C%20np.nan)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20np.isnan(val)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_map_data%5Batlas_data%20%3D%3D%20region_id%5D%20%3D%20val%0A%0A%20%20%20%20return%20nib.Nifti1Image(npvr_map_data%2C%20atlas_img.affine)%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20plot_npvr_brain_grid(fc_metrics%2C%20atlas_img)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Automatically%20extract%20all%20thresholds%0A%20%20%20%20thresholds_list%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%0A%20%20%20%20%23%20Automatically%20extract%20metrics%20from%20the%20first%20entry%0A%20%20%20%20first_entry%20%3D%20fc_metrics%5Bthresholds_list%5B0%5D%5D%5B0%5D%0A%20%20%20%20metrics_list%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20if%20%22local_metrics%22%20in%20first_entry%5B%22metrics%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20metrics_list.extend(first_entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22local_metrics%22%5D.keys())%0A%0A%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3D%200.0%2C%201.0%0A%20%20%20%20n_metrics%20%3D%20len(metrics_list)%0A%20%20%20%20n_thresholds%20%3D%20len(thresholds_list)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20one%20figure%20per%20metric%0A%20%20%20%20figures%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20metric_idx%2C%20metric_name%20in%20enumerate(metrics_list)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20NPVR%20for%20this%20metric%20across%20all%20thresholds%20once%20(optimization)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_results%20%3D%20calculate_npvr_per_region(fc_metrics%2C%20metric_name)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Create%20figure%20for%20this%20metric%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20plt.figure(figsize%3D(15%2C%205%20*%20n_thresholds))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Calculate%20layout%0A%20%20%20%20%20%20%20%20left_margin%20%3D%200.15%0A%20%20%20%20%20%20%20%20right_margin%20%3D%200.90%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_margin%20%3D%200.92%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bottom_margin%20%3D%200.05%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Create%20GridSpec%20for%20this%20metric%20(rows%20%3D%20thresholds)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gs%20%3D%20fig.add_gridspec(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_thresholds%2C%203%2C%20width_ratios%3D%5B1%2C%201%2C%201%5D%2C%20wspace%3D0.1%2C%20hspace%3D0.3%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Plot%20each%20threshold%20as%20a%20row%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%2C%20thresh%20in%20enumerate(thresholds_list)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20thresh%20not%20in%20npvr_results%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%20%3D%20create_npvr_nifti(npvr_results%5Bthresh%5D%2C%20atlas_img)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Add%20threshold%20label%20on%20the%20left%20(y-axis%20label)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%200%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label.text(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200.0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Threshold%20%3D%20%7Bthresh%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D%22right%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20va%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D20%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3Dax_label.transAxes%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label.axis(%22off%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Sagittal%20slice%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_sag%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%200%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plotting.plot_stat_map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display_mode%3D%22x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cut_coords%3D%5B2%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%3Dax_sag%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20colorbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Reds%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dvmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dvmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20black_bg%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_sag.set_title(%22%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Coronal%20slice%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_cor%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%201%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plotting.plot_stat_map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display_mode%3D%22y%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cut_coords%3D%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%3Dax_cor%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20colorbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Reds%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dvmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dvmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20black_bg%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_cor.set_title(%22%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Axial%20slice%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_axi%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%202%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plotting.plot_stat_map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display_mode%3D%22z%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cut_coords%3D%5B0%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%3Dax_axi%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20colorbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Reds%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dvmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dvmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20black_bg%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_axi.set_title(%22%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Adjust%20layout%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.subplots_adjust(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20left%3Dleft_margin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20right%3Dright_margin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top%3Dtop_margin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20bottom%3Dbottom_margin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wspace%3D0.1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hspace%3D0.3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Add%20metric%20as%20the%20main%20title%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.suptitle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20metric_name.replace(%22_%22%2C%20%22%20%22).title()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D24%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D0.98%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Add%20colorbar%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cax%20%3D%20fig.add_axes(%5B0.92%2C%200.1%2C%200.02%2C%200.8%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sm%20%3D%20plt.cm.ScalarMappable(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3D%22Reds%22%2C%20norm%3Dplt.Normalize(vmin%3Dvmin%2C%20vmax%3Dvmax)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sm.set_array(%5B%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.colorbar(sm%2C%20cax%3Dcax%2C%20label%3D%22NPVR%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20figures.append(%7B%22metric%22%3A%20metric_name%2C%20%22figure%22%3A%20fig%7D)%0A%0A%20%20%20%20return%20figures%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20plot_npvr_grid_horizontal_labels(%0A%20%20%20%20fc_metrics%2C%0A%20%20%20%20atlas_img%2C%0A%20%20%20%20thresholds_list%3DNone%2C%0A%20%20%20%20cmap%3D%22Reds%22%2C%0A%20%20%20%20save_path%3DNone%2C%0A%20%20%20%20dpi%3D300%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20Plot%20normalized%20regional%20NPVR%20maps.%0A%20%20%20%20Rows%20%3D%20metrics%20(horizontal%20labels%20in%20their%20own%20column)%0A%20%20%20%20Columns%20%3D%20thresholds%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20if%20thresholds_list%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20thresholds_list%20%3D%20sorted(fc_metrics.keys())%0A%0A%20%20%20%20desired_order%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22betweenness_centrality%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22clustering_coefficient%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22eigenvector_centrality%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22degree_centrality%22%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20first_entry%20%3D%20fc_metrics%5Bthresholds_list%5B0%5D%5D%5B0%5D%0A%20%20%20%20available_metrics%20%3D%20set()%0A%20%20%20%20if%20%22local_metrics%22%20in%20first_entry%5B%22metrics%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20available_metrics.update(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20first_entry%5B%22metrics%22%5D%5B%22local_metrics%22%5D.keys()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20metrics_list%20%3D%20%5Bm%20for%20m%20in%20desired_order%20if%20m%20in%20available_metrics%5D%0A%20%20%20%20metric_labels%20%3D%20%5Bm.replace(%22_%22%2C%20%22%20%22).title()%20for%20m%20in%20metrics_list%5D%0A%0A%20%20%20%20n_metrics%20%3D%20len(metrics_list)%0A%20%20%20%20n_thresholds%20%3D%20len(thresholds_list)%0A%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20plt.figure(figsize%3D(5.2%20*%20n_thresholds%20%2B%202.0%2C%204.0%20*%20n_metrics))%0A%0A%20%20%20%20%23%20n_thresholds%20%2B%201%20columns%3A%20first%20column%20is%20for%20labels%2C%20rest%20for%20brain%20maps%0A%20%20%20%20width_ratios%20%3D%20%5B0.6%5D%20%2B%20%5B1.0%5D%20*%20n_thresholds%0A%0A%20%20%20%20gs%20%3D%20fig.add_gridspec(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_metrics%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_thresholds%20%2B%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width_ratios%3Dwidth_ratios%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20left%3D0.06%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20right%3D0.85%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top%3D0.92%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bottom%3D0.06%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wspace%3D0.10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hspace%3D0.28%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20vmin%2C%20vmax%20%3D%200.0%2C%201.0%0A%0A%20%20%20%20for%20i%2C%20metric_name%20in%20enumerate(metrics_list)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_results%20%3D%20calculate_npvr_per_region(fc_metrics%2C%20metric_name)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20---%20Label%20column%20(column%200)%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%200%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label.text(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%200.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20metric_labels%5Bi%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20va%3D%22center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D13%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3Dax_label.transAxes%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_label.axis(%22off%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20thresh%20in%20enumerate(thresholds_list)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20thresh%20not%20in%20npvr_results%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%20%3D%20create_npvr_nifti(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_results%5Bthresh%5D%2C%20atlas_img%2C%20use_normalized%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20norm_vals%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%5B%22npvr_normalized%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20data%20in%20npvr_results%5Bthresh%5D.values()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20%22npvr_normalized%22%20in%20data%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20and%20not%20np.isnan(data%5B%22npvr_normalized%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sd_val%20%3D%20np.std(norm_vals)%20if%20len(norm_vals)%20%3E%200%20else%200.0%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Brain%20map%20columns%20start%20at%20index%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%20%3D%20fig.add_subplot(gs%5Bi%2C%20j%20%2B%201%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20plotting.plot_stat_map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20npvr_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display_mode%3D%22ortho%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cut_coords%3D%5B2%2C%200%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3Dcmap%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20colorbar%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20black_bg%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20dim%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20threshold%3D0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmin%3Dvmin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vmax%3Dvmax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axes%3Dax%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20i%20%3D%3D%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Threshold%20%3D%20%7Bthresh%7D%5CnSD%20%3D%20%7Bsd_val%3A.3f%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D12%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pad%3D8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22SD%20%3D%20%7Bsd_val%3A.3f%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D12%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontweight%3D%22bold%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pad%3D8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Colorbar%0A%20%20%20%20cax%20%3D%20fig.add_axes(%5B0.88%2C%200.15%2C%200.025%2C%200.7%5D)%0A%20%20%20%20sm%20%3D%20plt.cm.ScalarMappable(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cmap%3Dcmap%2C%20norm%3Dplt.Normalize(vmin%3D0.0%2C%20vmax%3D1.0)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20sm.set_array(%5B%5D)%0A%20%20%20%20cbar%20%3D%20fig.colorbar(sm%2C%20cax%3Dcax)%0A%20%20%20%20cbar.set_label(%22Variability%20Ratio%22%2C%20fontsize%3D14%2C%20rotation%3D270%2C%20labelpad%3D18)%0A%20%20%20%20cbar.ax.tick_params(labelsize%3D11)%0A%0A%20%20%20%20if%20save_path%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.savefig(save_path%2C%20dpi%3Ddpi%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22%2C%20facecolor%3D%22white%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22Saved%20to%20%7Bsave_path%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(figures_output_path%2C%20fuzzy_fmriprep_analysis%2C%20graph_metrics)%3A%0A%20%20%20%20brain_maps_img%20%3D%20nib.load(fuzzy_fmriprep_analysis.brain_maps)%0A%0A%20%20%20%20brain_region_plot_paths%20%3D%20plot_npvr_grid_horizontal_labels(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20graph_metrics%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20brain_maps_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20thresholds_list%3D%5B0.1%2C%200.4%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20save_path%3Dfigures_output_path%20%2F%20%22npvr_grid_normalized.png%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%20(brain_region_plot_paths%2C)%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A